package Algorithm.greed;

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 * @Desc:   买卖股票的最佳时机 II
 * 给定一个数组，它的第 i 个元素是一支给定股票第 i 天的价格。
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 * 设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。你可以尽可能地完成更多的交易（多次买卖一支股票）。
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 * 注意：你不能同时参与多笔交易（你必须在再次购买前出售掉之前的股票）。
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 * 示例 1:
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 * 输入: [7,1,5,3,6,4]
 * 输出: 7
 * 解释: 在第 2 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 3 天（股票价格 = 5）的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 5-1 = 4 。
 *      随后，在第 4 天（股票价格 = 3）的时候买入，在第 5 天（股票价格 = 6）的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 6-3 = 3 。
 * 示例 2:
 *
 * 输入: [1,2,3,4,5]
 * 输出: 4
 * 解释: 在第 1 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 5 天 （股票价格 = 5）的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 5-1 = 4 。
 *      注意你不能在第 1 天和第 2 天接连购买股票，之后再将它们卖出。
 *      因为这样属于同时参与了多笔交易，你必须在再次购买前出售掉之前的股票。
 * 示例 3:
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 * 输入: [7,6,4,3,1]
 * 输出: 0
 * 解释: 在这种情况下, 没有交易完成, 所以最大利润为 0。
 * 提示：
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 * 1 <= prices.length <= 3 * 10 ^ 4
 * 0 <= prices[i] <= 10 ^ 4
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 * 方法三：简单的一次遍历
 * 算法
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 * 该解决方案遵循 方法二 的本身使用的逻辑，但有一些轻微的变化。在这种情况下，我们可以简单地继续在斜坡上爬升并持续增加
 * 从连续交易中获得的利润，而不是在谷之后寻找每个峰值。最后，我们将有效地使用峰值和谷值，但我们不需要跟踪峰值和谷值对
 * 应的成本以及最大利润，但我们可以直接继续增加加数组的连续数字之间的差值，如果第二个数字大于第一个数字，我们获得的总
 * 和将是最大利润。这种方法将简化解决方案。
 * 这个例子可以更清楚地展现上述情况：
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 * [1, 7, 2, 3, 6, 7, 6, 7]
 *
 * 与此数组对应的图形是：简单的一次遍历.png
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 * @author: cww
 * @DateTime: 2020-04-21 0:49
 */

public class MaxProfit {


    public int maxProfit(int[] prices) {
        int max = 0;
        for(int i=1;i<prices.length;i++){
            if(prices[i]>prices[i-1]) max += prices[i]-prices[i-1];
        }
        return max;
    }
}
